Sameer Vittal, PhD, directeur des données et de l'analyse, General Electric
Mark Sporer, responsable technique, General Electric
Abstrait
Dans cet article, nous présentons des études de cas illustrant comment les techniques d'études consommateurs de JMP Pro peuvent être appliquées aux données de capteurs et de maintenance industrielles. Ceci permet d'orienter le développement de stratégies de gestion des actifs industriels adaptées aux préférences et aux modèles de valeur des clients, en complément des données d'ingénierie traditionnelles. Les systèmes de maintenance classiques, axés sur la fiabilité, débutent par une analyse de la fiabilité et des modes de défaillance, puis procèdent à une série d'études comparatives pour sélectionner les capteurs, la détection d'anomalies et les modèles d'aide à la décision afin de réduire les pannes imprévues. Les données issues d'enquêtes clients, du marketing et de l'économie sont souvent négligées, principalement en raison d'une méconnaissance des techniques d'analyse des consommateurs au sein de la communauté des ingénieurs. Avec JMP Pro, les ingénieurs ont désormais accès à des techniques telles que l'analyse de classes latentes, l'exploration de texte, l'analyse des correspondances multiples, l'analyse thématique de texte, etc. Ces méthodes, complémentaires aux méthodes traditionnelles d'analyse de la fiabilité et d'exploration de données, permettent de segmenter les actifs industriels à partir de leurs données opérationnelles (capteurs) et de maintenance. Cette segmentation génère des informations supplémentaires permettant d'affiner les stratégies de maintenance en fonction de ces segments industriels, optimisant ainsi l'utilisation du système et augmentant la valeur ajoutée pour l'entreprise. Deux études de cas illustrent ce principe. La première étude de cas porte sur l'analyse de segmentation des centrales thermiques au charbon en fonction de leur utilisation, et la seconde sur la segmentation des grands parcs éoliens en fonction de leur fiabilité. Enfin, nous montrons comment ces méthodes peuvent être appliquées à d'autres secteurs industriels ou de transformation.
